【摘 要】
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随着我国经济的不断发展,物流活动愈加频繁,被称为“第三方利润源泉”的物流在国民生活中扮演者越来越重要的角色。在如今提倡低碳物流的环境背景下,物流行业不仅面临着高昂
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随着我国经济的不断发展,物流活动愈加频繁,被称为“第三方利润源泉”的物流在国民生活中扮演者越来越重要的角色。在如今提倡低碳物流的环境背景下,物流行业不仅面临着高昂的物流成本考验,而且面临着环境与能源方面的压力,竞争日趋激烈。物流运输作为物流活动的重要组成部分,运输过程中合理化车辆运输路径可以有效降低物流成本,减少碳排放,实现经济效益和环境效益的统一,对提高企业的核心竞争力具有十分重要的意义。研究车辆路径问题是合理化车辆运输路径的有效方法,本文提出了考虑碳排放的带时间窗约束的多目标车辆路径问题模型,具体研究内容如下:(1)本文首先介绍了带时间窗约束的车辆路径问题模型,并指出该模型优化目标单一,没有考虑到现实中往往需要优化多个目标的情形,因此分析了影响运输总成本、碳排量和客户满意度的因素,给出了三个目标函数的估算方法,构建了以最小化运输成本、最小化碳排量和最大化客户满意度为目标的带时间窗约束的多目标车辆路径优化模型。(2)考虑到构建的带时间窗约束的多目标车辆路径优化模型的复杂性,本文提出应用改进的人工蜂群算法进行求解,将禁忌搜索算法中的禁忌表对象引入到人工蜂群算法来避免算法搜索的盲目性,同时对初始解的生成、邻域搜索策略、食物源的评价策略、食物源的更新策略进行研究。(3)利用设计的改进人工蜂群算法对构建的多目标模型在企业环境下进行仿真分析,获取一系列Pareto解集,并与改进前的算法得到的最优结果进行比较分析,验证了算法的有效性,最后采用TOPSIS综合评价方法对Pareto解集进行评价,获取最优的车辆调度方案。
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